要移除Tensorflow 2推理中未使用的库，可以使用AWS Lambda Layers来管理所需的依赖项。以下是一个解决方法，包含代码示例：

1. 创建一个文件夹，用于存放Lambda函数和依赖项。

2. 在该文件夹中创建一个名为requirements.txt的文件，并列出您的Tensorflow 2以及其他必需的库。例如：

tensorflow==2.5.0
numpy==1.19.5

3. 打开终端，导航到该文件夹，并运行以下命令来安装依赖项：

pip install -r requirements.txt -t .

这将安装所需的库到当前文件夹，并将它们放在Lambda函数的根目录下。

4. 创建一个名为lambda_function.py的Python文件，其中包含您的Lambda函数代码。例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def lambda_handler(event, context):
    # Lambda函数的主要逻辑
    # ...
    pass

5. 在终端中运行以下命令，将所有文件打包到一个.zip文件中：

zip -r lambda_function.zip .

6. 登录到AWS管理控制台，导航到Lambda服务，并创建一个新函数。

7. 在函数配置页面的"Code"选项卡下，选择"上传.zip文件"，并选择步骤5中创建的.zip文件。

8. 在"Runtime"选项下，选择适用于您的Lambda函数的Python运行时。

9. 在"Handler"字段中，输入模块名和函数名，例如lambda_function.lambda_handler。

10. 在"Layers"字段下，单击"Add a layer"按钮，并选择"Custom layers"选项。

11. 点击"Upload a file from Amazon S3"按钮，并上传步骤3中创建的.zip文件。

12. 单击"Add"按钮，将依赖项添加为Lambda Layer。

13. 根据您的需求，配置其他函数设置，并保存函数配置。

现在，您的AWS Lambda函数已配置为包含Tensorflow 2以及其他所需的库。您可以在函数代码中进行Tensorflow 2推理，并确保Lambda Layer仅包含您在requirements.txt文件中列出的库。